线性代数之第4章向量空间与线性变换
线性代数之第4章.向量空间与线性变换
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
Rn的基与向量关于基的坐标 显然Rn的基不是唯一的,而α关于给定的基的坐标是唯 一确定的。以后,我们把n个单位向量组成的基称为自 然基或标准基。 在三维几何向量空间R3中,i, j, k是一组标准基,R3中任 一个向量α可以唯一地表示为: α=a1i +a2j +a3k 有序数组(a1, a2, a3 )称为α在基i, j, k下的坐标。如果α的 起点在原点,(a1, a2, a3 )就是α的终点P的直角坐标(以 后我们常利用R3中向量α与空间点 P 的一一对应关系, 对Rn中的一些问题及其结论在R3中作几何解释)。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换举例 解:由 β1 ε1 2ε2 ε3
β2 ε1 ε2 β ε ε3 3 1
即
1 1 1 ( β1 , β2 , β3 ) ( ε1 , ε2 , ε3 ) 2 1 0 1 0 1
n n
只有零解xj=0 (j=1, 2, … , n) 。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 由于α1, α2, „, αn线性无关,由上式得:
a x
j 1 ij
n
j
0 i 1, 2, , n
因此,前方程只有零解(即上面齐次线性方程组只有零 解)的充要条件是上面齐次线性方程组的系数行列不等 于零,即定理中条件式成立。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 定义:设Rn的两组基B1={α1,α2,… ,αn}和 B2={η1,η2,… ,ηn}满足下式式的关系,
a11 a η1, η2 , , ηn α1, α2 , , αn 21 an1 a12 a1n a22 a2 n α α , , α A 1, 2 n an 2 ann
线性空间与线性变换
线性空间与线性变换线性空间是线性代数的一个重要概念,扮演着理解线性变换的基础角色。
本文将介绍线性空间的定义、性质以及线性变换的概念和特性。
一、线性空间的定义与性质线性空间,也被称为向量空间,是指一个集合,其中包含一些向量,满足特定的性质。
具体而言,线性空间需要满足以下几个条件:1. 封闭性:对于线性空间中的任意两个向量,它们的线性组合也属于该空间。
即,如果向量a和向量b属于线性空间V,那么对于任意标量α和β,αa + βb也属于V。
2. 加法封闭性:线性空间中的向量满足加法封闭性,即对于任意的向量a和b,它们的和a + b也属于该空间。
3. 数乘封闭性:线性空间中的向量满足数乘封闭性,即对于任意的向量a和标量α,它们的积αa也属于该空间。
4. 满足加法和数乘的运算性质:线性空间中的向量满足加法和数乘的交换律、结合律和分配律。
线性空间的性质还包括零向量、负向量和线性相关性。
零向量表示线性空间中存在一个使其与任何向量相加得到自身的向量,负向量表示线性空间中的向量存在一个加法逆元。
线性相关性指的是线性空间中存在一组向量线性组合为零向量的关系。
二、线性变换的定义和性质线性变换是指在两个线性空间之间的映射,它保持了向量空间中的线性结构。
具体而言,线性变换需要满足以下几个条件:1. 保持加法运算:对于线性变换T,对任意的向量a和b,有T(a +b) = T(a) + T(b)。
2. 保持数乘运算:对于线性变换T和标量α,有T(αa) = αT(a)。
线性变换的性质还包括零变换、恒等变换和可逆性。
零变换表示线性变换将所有向量映射为零向量。
恒等变换表示线性变换将每个向量映射为其本身。
可逆性表示存在一个逆变换,使得两个线性变换进行复合后得到恒等变换。
三、线性空间与线性变换的关系线性空间和线性变换密切相关,线性变换本质上是线性空间之间的映射,它将一个线性空间中的向量映射到另一个线性空间中。
线性变换保持了向量空间的线性结构,在线性代数中起到了重要的作用。
线性代数向量空间与线性变换
线性代数向量空间与线性变换线性代数是数学的一个分支,研究向量空间和线性变换的性质和特征。
向量空间是线性代数的核心概念之一,而线性变换则是在向量空间内进行变换的关键操作。
本文将介绍向量空间和线性变换的定义、性质以及它们在数学和实际问题中的应用。
一、向量空间向量空间是指一个集合,其中的元素称为向量,满足一定的代数运算规律。
具体来说,一个向量空间必须满足以下条件:1. 封闭性:对于向量空间中的任意两个向量,它们的线性组合仍然属于该向量空间。
即对于任意向量u和v以及任意标量c和d,cu+dv仍然属于该向量空间。
2. 加法运算的结合性:对于向量空间中的任意三个向量u、v和w,满足(u+v)+w = u+(v+w)。
3. 加法运算的交换性:对于向量空间中的任意两个向量u和v,满足u+v = v+u。
4. 存在零向量:向量空间中存在一个零向量0,满足对于任意向量u,u+0 = u。
5. 存在负向量:对于向量空间中的任意向量u,存在一个负向量-v,满足u+(-v) = 0。
6. 标量乘法的结合性:对于标量的乘法运算,满足c(du) = (cd)u。
7. 标量乘法的分配性:对于标量的乘法运算和向量的加法运算,满足(c+d)u = cu+du,以及c(u+v) = cu+cv。
满足以上条件的集合即为向量空间。
在向量空间中,向量可以按照一定的线性关系进行运算和转换。
二、线性变换线性变换是指一个向量空间到另一个向量空间的映射,该映射满足以下两个性质:1. 保持线性关系:对于向量空间V中的任意两个向量u和v以及标量c,线性变换T必须满足T(cu+dv) = cT(u)+dT(v)。
2. 保持零向量:线性变换T必须满足T(0) = 0,即将零向量映射为零向量。
线性变换可以通过矩阵的乘法来表示。
设向量空间V和W分别为n 维和m维的向量空间,线性变换T:V→W可以表示为一个m×n的矩阵A,其中A的第i列为T(ei)的坐标表示,ei为向量空间V的基向量。
线性空间与线性变换
线性空间与线性变换线性空间和线性变换是线性代数中的重要概念,在数学和物理等领域有着广泛的应用。
本文将介绍线性空间和线性变换的概念、性质以及它们之间的关系。
一、线性空间的定义和性质线性空间是指具有加法运算和数乘运算的集合,满足以下条件:1. 加法运算闭合性:对于任意两个向量u和v,它们的和u+v仍然属于该集合。
2. 加法交换律:对于任意两个向量u和v,有u+v = v+u。
3. 加法结合律:对于任意三个向量u、v和w,有(u+v)+w =u+(v+w)。
4. 存在零向量:存在一个特殊的向量0,使得对于任意向量v,有v+0 = v。
5. 对于任意向量v,存在其负向量-u,使得v+(-u) = 0。
6. 数乘运算闭合性:对于任意标量c和向量v,它们的乘积cv仍然属于该集合。
7. 数乘结合律:对于任意标量c和d以及向量v,有(c+d)v = cv+dv。
8. 数乘分配律1:对于任意标量c以及向量u和v,有c(u+v) =cu+cv。
9. 数乘分配律2:对于任意标量c和d以及向量v,有(cd)v = c(dv)。
线性空间的例子包括n维向量空间和函数空间等。
它们满足上述定义中的所有条件。
二、线性变换的定义和性质线性变换是指将一个线性空间映射到另一个线性空间的映射,满足以下条件:1. 对于任意向量v和w以及标量c,线性变换T满足T(v+w) =T(v)+T(w)和T(cv) = cT(v)。
2. 线性变换T保持向量的线性组合关系,即对于任意向量v1、v2、...、vn和标量c1、c2、...、cn,有T(c1v1+c2v2+...+cnvn) =c1T(v1)+c2T(v2)+...+cnT(vn)。
3. 线性变换T将零向量映射为目标线性空间的零向量。
线性变换的例子包括平移、旋转和缩放等。
它们保持向量空间的线性结构和线性关系。
三、线性空间与线性变换的关系线性空间和线性变换之间存在着密切的联系。
给定一个线性空间V,定义一个线性变换T:V→W,其中W是另一个线性空间。
线性代数4-7章
第四章 向量空间 §2 Rn中的内积 标准正交基(续5)
定理2 设α1,α2,…,αs为两两正交的非零向量. 则 α1,α2,…,αs线性无关 证明:设k1α1+k2α2+…+ksαs=0. 两边与 αi 作内积,得: ki(αi,αi)=0, ∴ki=0, i=1,2,...,s.
第四章 向量空间 §2 Rn中的内积 标准正交基(续7) Schmidt正交化方法
设向量组A: α1,α2,…,αr线性无关, 求与A等价的标准正交向量组.
1.正交化:
取
1 1
( 3 , 1 ) ( 3 , 2 ) 3 3 1 2 ( 1 , 1 ) (2 , 2 )
a1 b1 a2 b2 的内积 定义:n维向量 , a b n n
( , ) a1b1 a2b2 anbn T T
2.( , ) ( , ) ( , );
(i ,i ) 0
∴ α1, α2,…,αs线性无关.
第四章 向量空间 §2 Rn中的内积 标准正交基(续6)
定义:设α1,α2,…,αs是向量空间V的一 组基,且两两正交,则称 α1,α2,…,αs为V的一组正交基. 若又有||αi||=1(i=1,2,…,s),则称 α1,α2,…,αs为V的一组标准正交基.
1
第四章 向量空间 §2 Rn中的内积 标准正交基(续4) 定理1 | ( , ) ||| || || || .
当α, β均非零向量时,定义α与 β的夹角:
( , ) , arccos || || || ||
(α, β)=0时,称α与 β正交.
线性代数课件PPT复习四五章
0 0 0
1
a1 a2
1
an
0 0 0
0 0 0
a1 a2
1
1
an
a1
a2 a1
a3 a2
an an1
此即 在基底
1,
2
,
,
n
下的坐标.8
例3 在R3中取两组基
1 (1,2,1)T ,2 (2,3,3)T ,
1 (3,1,4)T , 2 (5,2,1)T ,
对应.
17
0 1 0
0
故在该基底下的矩阵为
0
A
0
1
0
0
0
0
1
0 0 0
0
A的特征多项式为
1 0
0
0 1
0
| E A |
n
00 0
1
00 0
故A的特征根为 =0 (n重)
把=0 代入 ( E A)X 0 得基础解系1 (1,0, ,0)T
因此,A的属于特征根=0的特征向量为
20
1. 计算A的特征多项式 | E−A| ; 2. 求特征方程 |E−A| = 0的全部根1, 2, ···, n, 也就
是A的全部特征值;
3. 对于特征值i, 求齐次方程组(iE−A)x = 0 的非零 解, 也就是对应于i 的特征向量.
[求出一组基础解系,它们就是对应于该特征根的线性无关
特征向量,它们的所有非零线性组合即为属于该特征根的
全部特征向量.]
注意:一般说求特征向量是求全部的特征向量,而 且要保证特征向量不为零. 如 k1X1+k2X2 (k1, k2不同时为0)
16
4. 掌握相似矩阵的概念、性质及矩阵可相似对角化 的充要条件及方法.
向量空间与线性变换
向量空间与线性变换向量空间和线性变换是线性代数中的两个重要概念。
向量空间是由一组向量所构成的集合,而线性变换是一种保持向量加法和标量乘法运算的映射关系。
本文将对向量空间和线性变换进行详细介绍。
一、向量空间向量空间是由一组满足一定条件的向量组成的集合。
假设V是一个向量空间,那么V中的向量必须满足以下条件:1. 封闭性:对于任意向量u和v,u+v仍然属于V。
2. 数乘封闭性:对于任意向量u和标量c,cu仍然属于V。
3. 零向量:存在一个零向量0,满足对于任意向量v,v+0=v。
4. 加法逆元:对于任意向量v,存在一个向量-u,使得v+(-u)=0。
5. 结合律:对于任意向量u、v和w,(u+v)+w=u+(v+w)。
6. 交换律:对于任意向量u和v,u+v=v+u。
向量空间可以是有限维或无限维的,可以由几何向量、多项式、矩阵等各种形式的向量组成。
常见的向量空间包括欧几里得空间、实数域和复数域上的向量空间等。
二、线性变换线性变换是一种保持向量加法和标量乘法运算的映射关系。
设V和W是两个向量空间,T是从V到W的映射。
若T满足以下条件,则称T为一个线性变换:1. 加法性:对于任意向量u和v,有T(u+v)=T(u)+T(v)。
2. 数乘性:对于任意标量c和向量v,有T(cv)=cT(v)。
线性变换可以保持向量空间中的线性关系不变。
例如,一个线性变换可以将平面上的所有点沿着某个固定的向量进行平移,或者将空间中的所有点绕着某个固定的点进行旋转。
线性变换可以用矩阵表示。
对于一个线性变换T,我们可以找到一个矩阵A,使得对于任意向量v,T(v)=Av。
这个矩阵A被称为线性变换T的表示矩阵。
矩阵可以通过线性变换来描述向量空间之间的转换关系。
三、应用向量空间和线性变换在科学和工程领域中有广泛的应用。
它们提供了一种可以描述和处理多维数据的有效工具。
在计算机图形学中,向量空间和线性变换用于描述三维空间中的物体位置、方向和形变。
向量空间与线性变换的理论
向量空间与线性变换的理论向量空间与线性变换是线性代数中的重要概念和理论框架,对于深入理解和应用线性代数具有重要意义。
本文将对向量空间和线性变换进行详细介绍,并探讨它们之间的关系和作用。
一、向量空间的定义与性质向量空间是由一组具有线性运算性质的向量构成的集合。
具体而言,向量空间需要满足以下几个条件:1. 封闭性:对于向量空间中的任意向量,其线性组合仍然属于该向量空间。
即对于向量a、b属于向量空间V,任意实数α、β,αa+βb也属于V。
2. 加法交换律:向量空间中的向量进行加法运算时,其顺序不影响最终结果。
即对于向量a、b属于向量空间V,a+b=b+a。
3. 加法结合律:向量空间中的向量进行加法运算时,括号内先进行加法运算或者括号外先进行加法运算结果相同。
即对于向量a、b、c属于向量空间V,(a+b)+c=a+(b+c)。
4. 零向量存在性:向量空间中存在一个特殊的向量,称为零向量,满足对于任意向量a,a+0=a,其中0表示零向量。
5. 数乘结合律:向量空间中的向量与标量进行数乘运算时,先进行标量乘法或者先进行向量乘法结果相同。
即对于向量a属于向量空间V,标量α、β,则(αβ)a=α(βa)。
二、线性变换的定义与性质线性变换是指在向量空间之间进行的一种运算,将一个向量空间中的向量映射到另一个向量空间中。
具体而言,线性变换需要满足以下几个条件:1. 保持加法运算:对于向量空间V和W上的线性变换T,对于任意的向量a、b、属于V,有T(a+b)=T(a)+T(b)。
2. 保持数乘运算:对于向量空间V和W上的线性变换T,对于任意的向量a属于V和标量α,有T(αa)=αT(a)。
3. 保持零向量:对于向量空间V和W上的线性变换T,有T(0)=0,其中0表示零向量。
4. 保持线性组合:对于向量空间V和W上的线性变换T和任意的向量组a1, a2, ..., an属于V和标量组α1, α2, ..., αn,有T(α1a1 + α2a2+ ... + αnan) = α1T(a1) + α2T(a2) + ... + αnT(an)。
线性空间与线性变换
线性空间与线性变换线性空间(也称为向量空间)是线性代数的基本概念之一。
它是指由向量集合组成的集合,满足特定的运算规则。
线性空间中的向量可以是实数域上的实向量,也可以是复数域上的复向量。
线性空间的定义涵盖了许多重要的数学概念和定理,在各个领域中都有广泛的应用。
一、线性空间的定义线性空间的定义遵循以下几个基本条件:1. 封闭性:对于线性空间V中任意向量u和v,它们的线性组合也属于V。
即对于任意的标量a和b,有a*u + b*v∈V。
2. 加法结合性:对于线性空间V中任意向量u、v和w,有(u+v)+w = u+(v+w)。
3. 加法交换性:对于线性空间V中任意向量u和v,有u+v = v+u。
4. 零向量存在性:存在一个特殊的向量0,满足对于线性空间V中任意向量u,有u+0 = u。
5. 加法逆元存在性:对于线性空间V中任意向量u,存在一个向量-v,使得u+(-v) = 0。
6. 数量乘法结合性:对于线性空间V中任意的标量a、b和向量u,有(a*b)*u = a*(b*u)。
7. 标量乘法分配律:对于线性空间V中任意的标量a和向量u、v,有a*(u+v) = a*u + a*v。
8. 向量乘法分配律:对于线性空间V中任意的标量a和b,以及向量u,有(a+b)*u = a*u + b*u。
二、线性变换的定义与性质线性变换是一种将一个线性空间映射到另一个线性空间的函数。
线性变换也被称为线性映射或线性算子。
线性变换保持线性空间的线性结构,即对于线性空间V中任意的向量u和v,以及标量a和b,有以下性质:1. 线性变换将零向量映射到零向量,即T(0) = 0,其中T表示线性变换。
2. 线性变换保持向量的线性组合,即对于线性空间V中任意的向量u和v,以及标量a和b,有T(a*u + b*v) = a*T(u) + b*T(v)。
3. 线性变换的像空间是一个线性空间,即对于线性空间V中的线性变换T,其像空间W也是一个线性空间。
线性空间与线性变换解析
线性空间与线性变换解析线性空间和线性变换是线性代数中重要的概念。
线性空间是指具备了特定性质的向量集合,而线性变换是将一个向量空间映射到另一个向量空间的映射关系。
通过分析线性空间与线性变换的特点和性质,可以深入理解线性代数的基本概念与应用。
一、线性空间的定义与性质1.1 线性空间的定义线性空间,也称为向量空间,是指一个非空集合V及其上的两种运算:加法和标量乘法,满足以下八个条件:(1)加法交换律:对于任意的u和v,u+v=v+u;(2)加法结合律:对于任意的u、v和w,(u+v)+w = u+(v+w);(3)零向量存在:存在一个向量0,使得对于任意的u,u+0=u;(4)负向量存在:对于任意的u,存在一个向量-v,使得u+(-v)=0;(5)标量乘法结合律:对于任意的标量a和b,以及向量u,(ab)u=a(bu);(6)分配律1:对于任意的标量a和向量u、v,a(u+v)=au+av;(7)分配律2:对于任意的标量a和b,以及向量u,(a+b)u=au+bu;(8)单位元存在:对于任意的向量u,1u=u。
1.2 线性空间的基本性质(1)线性空间中的向量可以进行加法和标量乘法运算;(2)线性空间中的向量满足向量加法的封闭性和标量乘法的封闭性;(3)线性空间中的向量满足加法交换律、加法结合律和分配律;(4)线性空间中存在唯一的零向量和负向量;(5)线性空间中存在多个基向量,它们可以线性组合得到任意向量;(6)线性空间中的向量存在唯一的零向量和唯一的负向量。
二、线性变换的定义与性质2.1 线性变换的定义线性变换,也称为线性映射,是指将一个向量空间V映射为另一个向量空间W的一种映射关系。
若对于任意的向量u和v,以及任意的标量a和b,满足以下两个条件,则称该映射关系为线性变换:(1)保持加法运算:T(u+v) = T(u) + T(v);(2)保持标量乘法:T(au) = aT(u)。
2.2 线性变换的基本性质(1)线性变换保持零向量:T(0) = 0;(2)线性变换保持向量的加法和标量乘法运算;(3)线性变换保持向量的线性组合关系;(4)线性变换将线性无关向量映射为线性无关向量;(5)线性变换的核和像是向量空间。
《线性代数》(陈维新)习题答案(第4章)
⇔ 矩阵 [α1 α 2 α 3 ] 的秩是否与矩阵 [α1 α 2 α 3
解 对矩阵 [α1
β ] 的秩相同.
α 2 α 3 β ] 作初等行变换化为阶梯形:
[α1
1 2 3 1 7 1 2 −1 α2 = α 3 β ] 3 7 −6 − 2 → 0 1 −3 − 5 . 5 8 1 a 0 0 0 a − 1 5
证明 设������ ≠ ������ ∈ ������ ,则������,2������, ⋯ ,������������, ⋯ ∈ ������ 。下证当������ ≠ ������时,������������ ≠ ������������。 (反证) 若������������ = ������������,则(������ − ������)������ = ������,因������ ≠ ������,则������ − ������ = 0,这与 ������ ≠ ������矛盾,所以������ 中 至少有无穷多个向量������,2������, ⋯ ,������������, ⋯。
第四章 线性空间和线性变换
习题 4.1
1.检验以下集合关于所指定的运算是否构成实数域������上的线性空间: (1) ������阶实对称矩阵的全体,关于矩阵的加法和实数与矩阵的数乘; (2) 次数等于������(������ ≥ 1)的实系数一元多项式的全体,关于多项式的加法和实数与多项式 的数乘; (3) 有理数的全体������,关于数的加法和实数与有理数的乘法; : (4) 平面上全体向量������2 ,关于通常的向量加法和如下定义的数量乘法“∘” 解 (1) 是 因为任意两个������阶实对称矩阵和是������阶实对称矩阵, 任意一个实数乘以������阶实对称矩阵也 是������阶实对称矩阵,所以������阶实对称矩阵的全体关于矩阵的加法和实数与矩阵的数乘运算是 封闭的。下面验证八条运算规律成立。 记������阶零矩阵为������,显示������是实对称矩阵,且对任意的������阶实对称矩阵������都有������ + ������ = ������。 对任意的������阶实对称矩阵������,显然−������也是������阶实对称矩阵,且������ + (−������) = ������。 其它 6 条运算规律显然成立,这里就不证。 由此可知,������阶实对称矩阵的全体,关于矩阵的加法和实数与矩阵的数乘否构成实数域 ������上的线性空间。 (2) 否 因为零多项式的次数不是������,所以这个集合不含零向量,因此次数等于������(������ ≥ 1)的实系 数一元多项式的全体,关于多项式的加法和实数与多项式的数乘不能构成实数域������上的线性 空间。 或者说: 因为两个任意的次数等于������(������ ≥ 1)的实系数一元多项式和的多项式次数不一定等于������, 有可能小于������,所以关于多项式的加法不封闭,因此次数等于������(������ ≥ 1)的实系数一元多项式 的全体,关于多项式的加法和实数与多项式的数乘不能构成实数域������上的线性空间。 ������ ∘ ������ = ������,∀������ ∈ ������,∀������ ∈ ������2
线性空间与线性变换
线性空间与线性变换线性空间和线性变换是线性代数中非常重要的两个概念。
它们是研究向量空间和所谓的线性方程组等问题的基础。
线性空间,是一个用于描述向量的抽象数学结构。
一个线性空间可以想象成一个由有限或无限个向量组成的集合,在该集合中,向量之间可以进行加法和数量乘法操作,同时满足若干条公理。
这些公理包括向量加法的交换律和结合律、数量乘法与向量加法的结合律以及分配律等,这些公理确保了线性空间可以执行向量的相加和数乘等操作。
线性变换,是一种将一个线性空间映射到它自身或另一个线性空间的函数。
线性变换使向量的属性得到保持,包括相对强度、方向和距离等。
例如,一个平面上的向量可以被平移、旋转、缩放或倾斜,这些操作可以表示为线性变换。
在应用线性变换时,我们可以将其表示为矩阵形式。
如果有一个线性变换L,将向量x映射到向量y,它可以表示为以下方程:Lx = y这个方程也可以表示为矩阵形式:[L]x = yL表示线性变换的矩阵,x和y分别是输入和输出向量。
矩阵[L]是一个m×n的矩阵,其中m和n分别是输入向量和输出向量的维数。
在对线性空间进行操作时,使用线性变换可以实现多种功能。
例如,在计算机图形学中,我们可以使用线性变换来实现几何变换,例如旋转、缩放和平移。
另外,在信号处理和时间序列分析领域中,我们可以使用线性变换对信号进行变换,例如傅里叶变换和小波变换等。
另一个很重要的概念是线性方程组。
线性方程组是一个关于未知量的一组线性方程。
线性方程组通常可以表示为以下形式:a1x1 + a2x2 + … + anxN = b其中,a1,a2,an是已知系数,b是已知常数,x1,x2,xn是未知变量。
线性方程组可以求解出未知变量的值,这也是线性代数的核心问题之一。
总而言之,线性空间和线性变换是线性代数中的两个基础概念,它们在计算机图形学、信号处理、机器学习等领域中都得到了广泛应用。
对线性空间和线性变换的深入理解,有助于理解向量空间与线性方程组等相关问题,进而更好地解决实际问题。
数学中的向量空间和线性变换
数学中的向量空间和线性变换在数学中,向量空间是研究线性代数的一个重要分支。
向量空间可以用来描述一个对象的几何特征和数学结构,而线性变换则是在向量空间内进行变化的一种方式。
本文将深入探讨向量空间和线性变换的概念、性质和应用。
1. 向量空间的定义和性质向量是一个有向线段,由起点和终点组成。
向量空间是由若干个向量组成的空间,这些向量可以进行加法运算和数乘运算。
为了构成一个向量空间,必须满足以下条件:(1)加法运算满足结合律和交换律;(2)有一个零向量,满足任何向量与零向量相加都等于自身;(3)数乘运算要满足分配律和结合律。
向量空间具有一些基本性质,例如:(1)若向量a、b属于某个向量空间,则a+b也属于该向量空间;(2)若向量a属于某个向量空间,则λa(λ为标量)也属于该向量空间;(3)若向量空间中存在一组向量,它们可以用线性组合表示出该向量空间的任意向量。
向量空间有多种表示方式,例如坐标表示、基向量表示、矩阵表示等。
向量空间的维数是指该空间的一组基向量的个数,它是向量空间的一个重要属性。
2. 线性变换的定义和性质线性变换是指将一个向量空间内的向量映射到另一个向量空间内,且保持加法和数乘运算不变的映射。
即,线性变换T满足以下条件:(1)T(x+y)=T(x)+T(y)(加法运算)(2)T(kx)=kT(x)(数乘运算)线性变换有一些重要的性质,例如:(1)线性变换将零向量映射为零向量;(2)线性变换保持线性组合不变;(3)线性变换在向量空间中可以表示成矩阵的形式。
线性变换的逆变换是指将映射到另一个向量空间中的向量映射回原来的向量空间中。
如果存在逆变换,则称该线性变换是可逆的。
可逆的线性变换是保持向量空间中所有向量线性无关的变换。
3. 应用举例向量空间和线性变换在现实世界中具有广泛的应用,例如在计算机图形学、物理学、金融和优化问题等领域。
计算机图形学中,向量空间和线性变换可以用于描述物体的旋转、平移和缩放等变换。
向量空间与线性变换
向量空间与线性变换在数学中,向量空间是一种重要的概念,它与线性变换密切相关。
这篇文章将介绍向量空间以及线性变换的基本概念和性质。
一、向量空间向量空间是指由一组向量构成的集合,这些向量满足一定的运算规则。
向量空间具有以下几个基本性质:1. 加法运算:对于向量空间中的任意两个向量u和v,它们的和u+v仍然属于该向量空间。
2. 数乘运算:对于向量空间中的任意一个向量u和任意一个标量c,它们的乘积cu也属于该向量空间。
3. 零向量:向量空间中存在一个特殊的向量0,它与任意向量的和等于该向量本身,即对于任意向量u,u+0=u。
4. 相反向量:对于向量空间中的任意一个向量u,存在一个相反向量-v,使得u+(-v)=0。
5. 结合律:向量加法满足结合律,即对于任意三个向量u、v和w,(u+v)+w=u+(v+w)。
6. 分配律:向量加法和数乘运算满足分配律,即对于任意标量c和向量u、v,c(u+v)=cu+cv。
基于以上性质,我们可以定义向量空间的一些重要概念:1. 子空间:向量空间V中的一个非空子集W,如果W本身也是一个向量空间,就称W为V的一个子空间。
2. 线性无关:如果向量空间中的一组向量中没有任何向量可以表示为其他向量的线性组合,就称这组向量是线性无关的。
3. 基:向量空间中的一组线性无关的向量称为基。
任意向量可以唯一表示为基向量的线性组合。
4. 维数:向量空间中基向量的个数称为向量空间的维数,记作dim(V)。
二、线性变换线性变换是指一个向量空间到另一个向量空间的函数,它保持向量加法和数乘运算的性质。
具体而言,对于向量空间V和W,线性变换T是一个函数,满足以下性质:1. 加法性:对于向量空间V中的任意两个向量u和v,线性变换T(u+v)=T(u)+T(v)。
2. 数乘性:对于向量空间V中的任意向量u和任意标量c,线性变换T(cu)=cT(u)。
线性变换具有一些重要的性质:1. 零变换:将向量空间中的每个向量都映射为零向量的线性变换称为零变换。
线性代数中的向量空间与线性变换
线性代数中的向量空间与线性变换线性代数是数学的一个重要分支,研究的是向量空间及其上的线性变换。
向量空间是线性代数的基本概念之一,了解向量空间的性质和线性变换的特点,对于解决各种实际问题和推导数学定理都具有重要意义。
一、向量空间向量空间是指由一组向量构成的集合,满足一定的条件。
这里的向量并不仅仅局限于几何向量,还包括矩阵、多项式等。
向量空间的基本性质包括封闭性、线性组合性和加法逆元性。
1. 封闭性:向量空间中的任意两个向量的线性组合仍然是该向量空间中的向量。
例如,在二维平面上的所有向量构成一个向量空间,任意两个向量的线性组合仍然位于二维平面上。
2. 线性组合性:向量空间中的向量可以通过线性组合得到。
线性组合是指将若干个向量按照一定的比例相加。
例如,在三维空间中,向量(1,0,0)和(0,1,0)的线性组合可以表示为a(1,0,0) + b(0,1,0),其中a和b 为实数。
3. 加法逆元性:向量空间中的每个向量都有一个对应的加法逆元,使得向量与其加法逆元相加得到零向量。
例如,在二维平面上的向量(1,2)的加法逆元为(-1,-2)。
二、线性变换线性变换又称为线性映射或线性算子,是指保持向量空间中的加法和数乘运算不变的映射。
线性变换可以用矩阵表示,也可以用公式表示。
线性变换的特点是保持原有向量空间的结构不变。
1. 线性变换的定义:设V和W为两个向量空间,如果存在一个映射T,使得对于V中任意两个向量u和v,以及任意实数k,都有T(u+v) = T(u) + T(v)和T(ku) = kT(u),则称T为从V到W的线性变换。
2. 线性变换的特点:线性变换具有保持加法和数乘运算不变的特性。
即对于线性变换T,对于任意的向量u和v,以及任意的实数k,都有T(u+v) = T(u) + T(v)和T(ku) = kT(u)。
线性变换在实际问题中具有广泛的应用,例如在工程领域中,矩阵的变换可以描述物体的旋转、缩放和平移等操作;在金融领域中,线性变换可以用来建立风险管理模型和优化投资组合;在图像处理领域中,线性变换可以用来实现图像的增强和压缩等操作。
线性代数之第4章.向量空间与线性变换
内积空间定义及性质
定义
设 $V$ 是实数域或复数域 $F$ 上的线性空间,若在 $V$ 上定义了一个二元实函数 $(a, b)$,满足以下性 质
对称性
$(a, b) = overline{(b, a)}$
线性性
$(k_1a_1 + k_2a_2, b) = k_1(a_1, b) + k_2(a_2, b)$
变换矩阵的性质
线性变换的矩阵表示是可逆的当 且仅当T是一个可逆线性变换。
标准矩阵表示法:对于线性变换 T:V→W,可以选取V和W的一组 基,将T在这组基下的矩阵表示为 标准矩阵。标准矩阵是一个m×n 矩阵,其中m和n分别是W和V的 维数。
若T1和T2是两个线性变换,则它 们的复合T1∘T2也是一个线性变换, 且其矩阵表示为两个变换矩阵的乘 积。
性质
03
04
05
线性变换保持原点不动, 线性变换保持向量间的
即T(0)=0。
线性关系,即若向量u和
v线性相关,则T(u)和
T(v)也线性相关。
线性变换的矩阵表示是 唯一的,且与所选的基 无关。
线性变换矩阵表示法
线性变换的矩阵表示是线性的,即 对于任意两个向量x和y以及任意 标量k,有T(kx+y)=kT(x)+T(y)。
02
负定二次型判断方法
03
所有特征值均为负数。
正定二次型和负定二次型判断方法
奇数阶主子式为负,偶数阶主子式为正。
存在可逆矩阵C使得$C^TAC=-I$,其中I是单位矩阵。
二次型在优化问题中应用举例
最小二乘法
约束优化问题
在回归分析中,最小二乘法是一种常用的优 化方法,其目标是最小化残差平方和。该问 题可以转化为求解一个二次型的最小值问题。
向量空间与线性变换
向量空间与线性变换向量空间是线性代数的基础概念之一,它是由一组向量组成的集合,并满足一定的运算规则。
线性变换则是一种特殊的函数,它将一个向量空间中的向量映射到另一个向量空间中,并保持线性性质。
在本文中,我们将探讨向量空间的定义和性质,以及线性变换的基本概念和应用。
1. 向量空间向量空间是由一组向量组成的集合,这些向量可以是实数或复数的组合。
一个向量空间必须满足以下几个条件:1.1 加法封闭性:对于向量空间中的任意两个向量u和v,它们的和u+v也在该向量空间中。
1.2 数乘封闭性:对于向量空间中的任意一个向量u和一个标量k,它们的乘积ku也在该向量空间中。
1.3 零向量存在性:向量空间中必须存在一个零向量0,它满足对于任意向量u,u+0=u。
1.4 加法逆元存在性:对于向量空间中的任意一个向量u,它的加法逆元-u也在该向量空间中,满足u+(-u)=0。
1.5 结合律:对于向量空间中的任意三个向量u、v和w,有(u+v)+w=u+(v+w)。
1.6 分配律:对于向量空间中的任意一个标量k和两个向量u和v,有k(u+v)=ku+kv。
向量空间的定义和性质为后续讨论线性变换提供了基础。
2. 线性变换线性变换是一种特殊的函数,它将一个向量空间中的向量映射到另一个向量空间中,并保持线性性质。
具体而言,线性变换T满足以下几个条件:2.1 保持零向量:线性变换T保持零向量不变,即T(0)=0。
2.2 保持加法运算:对于向量空间中的任意两个向量u和v,线性变换T满足T(u+v)=T(u)+T(v)。
2.3 保持数乘运算:对于向量空间中的任意一个向量u和标量k,线性变换T满足T(ku)=kT(u)。
线性变换的性质使得它在许多领域有着广泛的应用,比如代数方程的求解、图像处理等。
3. 应用举例线性变换在各个领域都有着广泛的应用。
以下是一些简要的例子:3.1 矩阵变换:矩阵变换是一种常见的线性变换形式。
通过矩阵与向量的乘法,可以将一个向量空间中的向量映射到另一个向量空间中。
线性代数第四章-向量空间
第四章 向量的线性相关性§1n 维向量一个含有0,1的数集P ,如果对于P 中任意两个数的四则运算结果仍在这个数集中(除数不为0),则称该数集P 为一数域。
容易验证整数集不是数域;有理数集Q 、实数集R 、复数集C 均为数域,以后分别称之为有理数域、实数域和复数域。
对于任一数域P ,有Q P C ⊂⊂。
定义1:数域P 中n 个数构成的有序数组12(,,,)n a a a L 称为数域P 上的n 维向量,向量常用希腊字母,,αβγ等表示。
其中i a 称为向量的第i 个分量。
若n 维向量12(,,,)n a a a α=L 和12(,,,)n b b b β=L 的对应分量相等,即i ia b =(1,2,i n =L ),称向量α与β相等,记为αβ=。
向量12(,,,)n a a a α=L 也称为n 维行向量。
n 维行向量可视为1n ⨯矩阵来定义加法与数乘。
矩阵中关于加法与数乘的性质也适合向量的加法与数乘。
向量有时为了方便也写成列的形式()1212,,,nn a a a a a a ⎛⎫ ⎪' ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭L M 。
称为n 维列向量。
作为列向量时可视为1n ⨯矩阵来定义加法与数乘。
数域P 上全体n 维向量的集合对于线性运算称为数域P 上的n 维向量空间,记为n P 。
§2 线性相关性一、线性表示定义2:设12,,,s αααL 是一组n 维向量,12,,,s k k k L 是一组数,称向量1122s s k k k ααα+++L 为向量组12,,,s αααL 的一个线性组合。
如果某一向量α可表示成1122s s k k k αααα=+++L ,则称向量α可由12,,,s αααL 线性表示。
例如向量组()11,2,1α=-,()22,3,1α=-,()30,1,1α=-,有3122ααα=-,称3α可由12,αα线性表示。
注意:线性方程组AX B =的增广矩阵可写成分块矩阵形式12(,,,|)s αααβL 。
向量空间的线性变换理论
向量空间的线性变换理论向量空间的线性变换理论是线性代数的重要分支之一,它研究了向量空间中的线性变换及其性质。
线性变换是一种保持向量加法和标量乘法运算的线性映射,它在许多领域中都有广泛的应用,例如物理学、工程学、计算机科学等。
一、定义与性质在向量空间中,线性变换是指满足两条性质的映射:加法性和齐次性。
具体而言,设V和W是两个向量空间,定义映射T:V->W,若对于任意的向量u和v以及标量k,满足以下两个性质:1. 加法性:T(u+v) = T(u) + T(v)2. 齐次性:T(ku) = kT(u)则称T为一个线性变换。
线性变换的定义保证了它对向量的运算具有良好的保持性质。
加法性保证了线性变换对向量的加法运算封闭,齐次性则保证了线性变换对向量的标量乘法运算封闭。
因此,线性变换在向量空间中的运算中起到了重要的作用。
二、矩阵表示线性变换可以通过矩阵来表示,这是线性代数中的一个重要概念。
设V和W是两个有限维向量空间,选择它们的一组基,分别为{v1,v2, ..., vn}和{w1, w2, ..., wm}。
对于V中的任意向量u,它可以用基向量的线性组合表示,即u = a1v1 + a2v2 + ... + anvn,其中a1, a2, ..., an为标量。
若线性变换T将V中的向量u映射到W中的向量T(u),则T(u)可用W的基向量的线性组合表示,即T(u) = b1w1 + b2w2 + ... + bmwm,其中b1, b2, ..., bm为标量。
将上述表示代入线性变换的定义中,我们可以得到一个矩阵关系:设T是一个线性变换,它将向量u = [a1, a2, ..., an]的线性组合映射到向量T(u) = [b1, b2, ..., bm]的线性组合,那么存在一个矩阵A,它的第i列为T(vi)在基{w1, w2, ..., wm}下的坐标表示,即[A] = [T(v1), T(v2), ..., T(vn)]。
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将其表示成矩阵形式
η
1,
η2 ,
, ηn α1, α2 ,
a11 a , αn 21 an1
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 记上式右面的矩阵为A(注意:A是α1,α2,…,αn的系 数矩阵的转置),为叙述简便,上式可写作: (η1,η2,… ,ηn)=(α1,α2,… ,αn) A
n n
只有零解xj=0 (j=1, 2, … , n) 。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 由于α1, α2, …, αn线性无关,由上式得:
a x
j 1 ij
n
j
0 i 1, 2,
, n
因此,前方程只有零解(即上面齐次线性方程组只有零 解)的充要条件是上面齐次线性方程组的系数行列不等 于零,即定理中条件式成立。
η1 a11α1 a21α2 η a α a α 2 12 1 22 2 ηn a1n α1 a2 n α2 an1αn an 2 αn ann αn
则η1,η2,…,ηn线性无关的充要条件是:
a11 a12 a1n det A = a21 an1 a22 an 2 a2 n ann 0
T
求向量α=(a1, a2 , … , an )T分别在两组基下的坐标。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
求向量关于基的坐标举例 解:α关于自然基B1={ε1, ε2, … ,εn}显然有 α= a1ε1+a2ε2+… +anεn, 所以: T αB1 a1 , a2 , , an 设α关于B2有:
1)求基B1到基B2的过渡矩阵A; 2)已知α在基B1下的坐标为(1, -2, -1)T,求α在基B2下 的坐标。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换举例 解: 1)设:
a11 a β , β β α , α α 1 2, 3 1 2, 3 21 a31
α x1 β1 x2 β2 xn βn β1 , β2 , x1 x , βn 2 xn
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
求向量关于基的坐标举例 将以列向量形式表示的α,β1,β2,…,βn代入上式,得:
1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 x1 a1 0 0 a x 2 2 0 0 x a n 1 n 1 1 0 xn an 1 1 0
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
Rn的基与向量关于基的坐标 为了讨论问题方便,我们对于向量及其坐标常采用列向 量的形式(a1, a2, …, an) T表示,α=a1β1+a2β2+…+anβn可表 示为:
a1 a α β1 , β2 , ... , βn 2 an
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
Rn的基与向量关于基的坐标 显然Rn的基不是唯一的,而α关于给定的基的坐标是唯 一确定的。以后,我们把n个单位向量组成的基称为自 然基或标准基。 在三维几何向量空间R3中,i, j, k是一组标准基,R3中任 一个向量α可以唯一地表示为: α=a1i +a2j +a3k 有序数组(a1, a2, a3 )称为α在基i, j, k下的坐标。如果α的 起点在原点,(a1, a2, a3 )就是α的终点P的直角坐标(以 后我们常利用R3中向量α与空间点 P 的一一对应关系, 对Rn中的一些问题及其结论在R3中作几何解释)。
基之间的变换举例 例3:已知R3的两组基为B1={α1,α2,α3} 及 B2={β1,β2,β3},其中 :
α1 1,1,1 , α2 0,1,1 ,
T T
α3 0, 0,1
T
T T
β1 1, 0,1 ,
T
β2 0,1, 1 ,
β3 1, 2, 0
x x1 , x2 , , xn
T
和 y y1 , y2 ,
, yn
T
基B1到基B2的过渡矩阵为A,则 Ay=x 或 y=A-1x
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 证:由已知条件,可得: (η1,η2,… ,ηn)=(α1,α2,…,αn) A α x1α1 x2α2 xnαn y1η1 y2η2 ynηn 故: y1 x1 y1 y1
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换举例 故过渡矩阵
a11 a12 a13 1 1 A a a a 23 21 22 a31 a32 a33 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 2 0 1
y y y2 2 2 , ηn α1 , α2 , , αn A α1 , α2 , , αn A yn yn yn
x α α1 , α2 , , αn 2 η1, η2, xn
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 设B1={α1,α2,… ,αn, }和B2={η1,η2,… ,ηn}是 Rn的两组基(分别称为旧基和新基),它们的关系如下 所示: η1 a11α1 a21α2 an1αn
η a α a α 2 12 1 22 2 ηn a1n α1 a2 n α2 an 2 αn ann αn
1
1 1 2 1 0 0 1 1 1 2 2 0
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换举例 2)根据前面的定理得α在基B2下的坐标
a12 a22 a32
a13 a23 a33
将以列向量形式表示的两组基向量代入上式,得:
1 0 1 1 0 0 a11 0 1 2 1 1 0 a 21 1 1 0 1 1 1 a31 a12 a22 a32 a13 a23 a33
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 证:由定理中方程式得:
η j aij α
i 1 n
j 1, 2,
, n
η1,η2,…,ηn线性无关的充要条件是方程:
n n n x j η j x j aij αi aij x j αi 0 j 1 j 1 i 1 i 1 j 1
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
求向量关于基的坐标举例 解上式非齐次线性方程组,即得:
a1 x1 x a a 1 2 2 xn 1 a1 a2 an 1 xn a1 a2 an 1 an
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
求向量关于基的坐标举例 例1:设Rn的两组基为自然基B1和B2={β1, β2,…,βn}, 其中:
β1 1, 1, 0, , 0 T β2 0,1, 1, 0, , 0
T
βn 1 0, , 0,1, 1 T βn 0, , 0,1 .
αB 2
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 由例1可见,Rn中同一个向量关于不同基的坐标一般是 不同的。因此需要一般地讨论基变换与坐标变换的问题。 为了得到Rn中同一向量关于两组基所对应的坐标之间的 关系,先证明下面的定理。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 定理:设B={α1,α2,… ,αn}是Rn的一组基,且:
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
Rn的基与向量关于基的坐标 定义:设有序向量组B={β1, β2, … , βn}属于Rn, 如果B 线性无关,且Rn中任一向量α均可由B线性表示,即 α=a1β1+a2β2+…+anβn 就称B是Rn的一组基(或基底),有序数组(a1, a2,…,an) 是向量α关于基B(或说在基B下)的坐标, 记作: αB= (a1, a2, … , an ) 或αB= (a1, a2, … , an ) T 并称之为α的坐标向量。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 定义:设Rn的两组基B1={α1,α2,… ,αn}和 B2={η1,η2,… ,ηn}满足下式式的关系,
η
1,
η2 ,
, ηn α1, α2 ,
a11 a , αn 21 an1
a12 a22 an 2
a1n a2 n α α , 1, 2 ann
, αn A
则矩阵A称为旧基B1到新基B2的过渡矩阵(或称A是基 B1变为基B2的变换矩阵)。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 根据前面定理,过渡矩阵A是可逆的,A中第j列是新基 的基向量ηj在旧基{α1,α2,… ,αn}下的坐标。
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换 定理 :设向量α在两组基B1={α1,α2,… ,αn}和 B2={η1,η2,…,ηn}下的坐标向量分别为:
由于α在基α1,α2,…,αn下的坐标是唯一的,所以: Ay=x 或 y=A-1x
4.1 Rn的基与向量关于基的坐标
基之间的变换举例 例2:已知R3的一组基B2= {β1,β2,β3}为β1=(1, 2, 1)T, β2=(1, -1, 0)T,β3=(1, 0, -1)T,求自然基B1={ε1, ε2,ε3}到 基B2的过渡矩阵A。